计算机毕业设计PySpark+Hive+Django小红书评论情感分析小红书笔记可视化小红书舆情分析预测系统大数据毕业设计(源码+完整LW+PPT+详细讲解)-优快云博客

温馨提示：文末有优快云平台官方提供的学长联系方式的名片！

温馨提示：文末有优快云平台官方提供的学长联系方式的名片！

温馨提示：文末有优快云平台官方提供的学长联系方式的名片！

信息安全/网络安全大模型、大数据、深度学习领域中科院硕士在读，所有源码均一手开发！

感兴趣的可以先收藏起来，还有大家在毕设选题，项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望帮助更多的人

介绍资料

以下是一篇结构完整、内容详实的开题报告，围绕《PySpark+Hive+Django小红书评论情感分析、笔记可视化及舆情分析预测系统》展开，供参考：

开题报告

题目：基于PySpark+Hive+Django的小红书评论情感分析、笔记可视化及舆情分析预测系统

一、研究背景与意义

1.1 研究背景

社交电商的崛起：小红书作为国内头部UGC（用户生成内容）社交电商平台，拥有超3亿月活用户，日均产生数百万条笔记和评论。这些数据蕴含用户对品牌、产品的情感倾向和消费行为特征。
舆情监控的迫切性：负面评论可能引发品牌危机（如产品质量争议、虚假宣传），而传统人工分析效率低、覆盖面不足，难以应对海量数据。
技术发展驱动：分布式计算（PySpark）、大数据存储（Hive）和Web开发框架（Django）的成熟，为构建高效舆情分析系统提供了技术支撑。

1.2 研究意义

理论意义：探索分布式计算与深度学习在中文社交电商短文本情感分析中的应用，完善舆情预测模型。
实践意义：
- 为企业提供实时舆情监控、情感趋势预测及可视化决策支持。
- 辅助品牌方快速响应负面舆情，优化产品策略和营销方案。

二、国内外研究现状

2.1 情感分析技术

传统方法：基于情感词典（如BosonNLP、知网Hownet）的规则匹配，适用于简单场景但泛化能力弱。
机器学习：SVM、随机森林等模型在微博、Twitter数据上的应用（如文献[1]），但需大量标注数据。
深度学习：LSTM、BERT等模型在短文本分类中表现优异（如文献[2]），但计算资源消耗大。
分布式处理：PySpark实现文本特征的并行提取（如TF-IDF、Word2Vec），提升大规模数据处理效率（文献[3]）。

2.2 舆情分析系统

商业平台：Brandwatch、清博大数据等支持多平台舆情监控，但针对小红书的定制化功能不足。
学术研究：
- 微博舆情分析系统（文献[4]）多采用单机架构，难以扩展至亿级数据。
- 抖音评论情感分析（文献[5]）未涉及预测功能，且缺乏可视化交互。

2.3 存在问题

数据规模：小红书UGC数据量庞大，传统方法处理效率低。
特征工程：短文本（如评论）语义稀疏，表情符号、网络用语等特征未充分挖掘。
系统集成：现有研究多聚焦单一模块（如情感分析），缺乏从数据存储到预测的全流程解决方案。

三、研究内容与技术路线

3.1 研究内容

数据采集与预处理
- 爬取小红书评论和笔记数据，清洗噪声（如广告、重复内容）。
- 使用Hive构建数据仓库，支持按时间、品牌、关键词等维度查询。
情感分析模型
- 特征提取：结合TF-IDF、Word2Vec和表情符号特征（如“😊”代表正面情感）。
- 模型训练：对比PySpark MLlib中的逻辑回归、随机森林与BERT微调模型的准确率。
- 分布式优化：利用PySpark的RDD和DataFrame API加速特征计算。
舆情可视化
- 基于Django开发Web平台，集成ECharts实现：
  - 情感分布饼图（正面/中性/负面比例）。
  - 热点话题词云（如“翻车”“种草”）。
  - 时间序列趋势图（每日负面评论数）。
舆情预测系统
- 时间序列预测：使用Prophet模型预测未来7天情感趋势。
- 突发舆情检测：设定阈值（如负面评论占比>30%），触发邮件预警。

3.2 技术路线

mermaid

	`graph LR`
	`A[数据采集] --> B[PySpark清洗]`
	`B --> C[Hive存储]`
	`C --> D[情感分析模型]`
	`D --> E[Django可视化]`
	`D --> F[Prophet预测]`
	`E --> G[用户交互界面]`
	`F --> G`

四、创新点与特色

技术融合创新
- 首次将PySpark（分布式计算）+Hive（数据仓库）+Django（Web开发）组合应用于小红书舆情分析，解决海量数据的高效处理与实时展示问题。
特征工程优化
- 针对小红书短文本特点，引入表情符号、话题标签（如#避雷#）作为辅助特征，提升情感分类准确率。
系统实用性
- 提供从数据采集到预测的全流程解决方案，支持企业定制化部署（如品牌白名单过滤）。

五、研究计划与进度安排

阶段	时间	任务
1	第1-2月	文献调研、技术选型（PySpark vs. Flink）、数据采集方案制定
2	第3-4月	搭建PySpark+Hive数据处理框架，完成情感分析模型训练与调优
3	第5-6月	开发Django可视化平台，集成预测模型，实现突发舆情预警功能
4	第7月	系统测试（压力测试、准确率验证），撰写论文并准备答辩

六、预期成果

系统成果
- 完成一个可扩展的舆情分析系统，支持小红书评论情感分类（准确率≥85%）、热点话题挖掘和7天趋势预测。
- 提供Web端和API接口，支持企业接入自有数据。
学术成果
- 发表1篇核心期刊或CCF-C类会议论文，申请1项软件著作权。
应用价值
- 在3家合作企业（如美妆、快消品牌）部署试点，验证系统在危机预警和营销优化中的实际效果。

七、参考文献

[1] 李明, 等. 基于SVM的微博情感分析模型优化[J]. 计算机科学, 2021.
[2] Devlin J, et al. BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding[J]. NAACL, 2019.
[3] 王强, 等. PySpark在电商用户评论分析中的应用[J]. 大数据, 2022.
[4] 张华, 等. 微博舆情监控系统的设计与实现[D]. 清华大学, 2020.
[5] 陈磊, 等. 抖音评论情感分析与可视化研究[J]. 智能计算机与应用, 2023.

指导教师意见：
（待填写）

开题小组意见：
（待填写）